多模态研究数据平台
BrainFM Data Foundation数据版图、研究卡、测量矩阵、候选研究用途与处理证据。
已发布R4 / Personalized Neuromodulation
个体化神经调控
如何把个体脑状态与网络响应用于干预策略的研究？
规划中研究规划 · 交互概念演示可用
为什么研究这个问题
靶点选择与疗程响应需要联合考虑个体网络、临床变量与刺激条件。靶点相关性、响应预测与前瞻性治疗验证属于不同证据层级。
待检验的假设
HYPOTHESIS
个体脑状态和刺激响应特征可能为靶点与疗程建模提供增量信息；当前尚无经验证的临床推荐模型。
数据与项目角色
分析计划
- 核对靶点坐标、治疗参数与疗效定义
- 比较临床基线、连接特征与联合表征模型
- 采用嵌套或外部验证，防止疗后信息进入基线预测
- 在独立验证后再设计前瞻性评估
评价与验证
- 外部预测与概率校准
- 与临床基线的增量比较
- 靶点与响应的稳定性
RESULTS / 尚待建立
当前项目记录尚无已完成的模型训练、统计检验或独立验证结果。完成真实分析后，将在这里连接版本、数据划分、评价与可复现产物。
关联模型与实验
相关产物
研究汇总元数据
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已发布干预与网络传播概念演示
Intervention Planner Demo在六网络线性系统上对比三个输入位置的模拟传播，支持本地研究 JSON 与结果导出。
概念演示